Diğer

Konuk Yazar

14 Eylül 2024

Dijitalleşme her alanda bir taraftan büyük verilerin oluşmasına yol açarken diğer taraftan bu veriler kullanılarak alan ve süreçlerle ilgili metriklerin oluşturulmasını da kolaylaştırdı. Oluşturulan metrikler her alanla ilgili mevcut durumu değerlendirmeyi ve geleceğe yönelik projeksiyonlar yapabilmeyi hızlandırdı. Artık, günümüzde eğitimden sağlığa, ekonomiden politikaya kadar her alanda sayısal değerler üzerinden değerlendirmeler yapılmaktadır.

Elbette, sayısal verilerin anlamlı sonuçlar üretebilmesi için matematiksel modeller oluşturulmaktadır. Modeller, doğası gereği gerçek dünyanın basitleştirilmiş bir temsiline ulaşabilmek için yapılır. Dolayısıyla sınırlılıkları vardır. Modellerin ana omurgası algoritmalardır. Algoritmaların kullanmaları için alanla ilgili öncelikli varsayımlar yapılmakta ve bağlamı yakalayabilecek vekil özellikler belirlenmektedir. Bu basitleştirmeler, modellerin belirli bir görevi yerine getirme kapasitesini optimize etmek için gereklidir, ancak aynı zamanda modellerin gerçeklikten ayrıldığı ve dolayısıyla hatalı sonuçlar üretebileceği durumları da beraberinde getirmektedir. Dolayısıyla, bir modeli değerlendirirken ve kullanırken kör noktalarının farkında olmak ve modelin sınırlılıklarını anlamak önemlidir.

Bu nedenle bu yazıda Cathy O'Neil (2016), "Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy" başlıklı kitabı üzerinden matematiksel modeller ve algoritmalar değerlendirilmektedir. O'Neil kitabında kitleleri etkileyen matematiksel modellerin yol açtığı hasarları tanımlamak için "Yıkıcı Matematiksel Silahlar (YMS)" tanımlaması yapmakta, ayrıca matematiksel modellerle ilgili sorunların yol açtığı maliyetleri ayrıntılı bir şekilde ele almaktadır. O'Neil modellerin veya algoritmaların üç temel özelliğine vurguda bulunmaktadır: opaklık, ölçek ve zarar (sh.31). Modellerin çoğunluğu şeffaf değildir. Modeller giderek tüm kitleleri kapsamına almaktadır. Küreselleşme, yeni sistemde ölçeği sürekli büyütmektedir. Ve nihayetinde adil olmadığı ve ürettiği yanlılıklar üzerinden gerçek dünyayı yeniden şekillendirdiği için insanların çoğuna zarar vermektedir.

Matematiksel modeller büyük kitle için tasarlandıkları için kitlelerin her türlü bilgisi toplanır ve kayıt altına alınır. Piyasada bu bilgiler şirketler tarafından satın alınır ve mevcut veri koleksiyonlarına dâhil edilir. Elbette, bu kadar büyük verinin olduğu yerde piyasanın derdi doğru veri olup olmamasına bakmaksızın işine yarayacak verileri toplayabilmektir. Çoğu zaman bu verilerde hatalar olmasına rağmen bu yanlışlar ancak etkilenen bireyler neden etkilendiklerini araştırdıklarında veya imkânları olduğunda ortaya çıkmaktadır (sh.152-153). Diğerleri ise profillerinin nasıl oluşturulduğundan habersiz kaderlerine mahkûm olurlar. Modeller büyük ölçekli kitlelere uygulandığı için algoritmaların yanlış sonuçları veya adaletsizlikleri önemsenmez, çünkü bireysel bir durumdur ve modelin verimliliğini zedelemez (sh.111). Gelinen noktada artık insanlar büyük teknoloji şirketlerine karşı savunmasızdır ve üzerlerinde her türlü manipülasyon yapılabilir (sh.181).

Matematiksel modeller, değerlendirilmek istenen bağlamı anlamak için bir yaklaşıklık sağlar. Çünkü sayısal değer üretilmek istenen bağlamla ilgili her şeyi ölçebilmek mümkün değildir. Sadece, önemli olduğu varsayılan vekil özellikler üzerinden bağlama yakınsanmaya çalışılmaktadır. Dolayısıyla, modellemede bir önceliklendirme yapılmaktadır. Elbette bu yaklaşıklık çok sayıda maliyeti de beraberinde getirmektedir.

En büyük problem, algoritmalarda kullanılan varsayımların aranan gerçeği ne kadar temsil ettiği ile ilgilidir. O'Neil'in işaret ettiği gibi karar veren algoritmalarda puanlama, temsil ettiği gerçeğin yerini almaktadır: "Gerçeği aramak yerine, puanlama gerçeği temsil etmeye başlıyor." (Sh.7). Algoritmalar yakalamak istedikleri gerçeği vekâleten temsil eden özellikler üzerinden yakalamaya çalıştıkları için her zaman bir hata payı söz konusu olur. Hata payı matematiksel olarak makul görünebilir, ancak her bir hatanın karşılık geldiği insan üzerinde yıkıcı etkisi olmaktadır (sh.17-18). O'Neil bu kapsamda sıklıkla öğretmenlerin performanslarını öğrencilerinin akademik başarıları üzerinden ölçen bir modele atıf yapmaktadır. Bu model, öğretmenin gerçek performansını ölçmek için çoğu katkıyı ki bazıları ölçülebilir değildir, göz ardı etmektedir (sh.21). Dolayısıyla bu........

© T24